운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호 분석이 많이 적용되는데 그중에서도 뇌파(Electroencephalogram, EEG)와 안구전도(Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜를 바탕으로 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하였고 선형예측(Linear Predictive Coding, LPC) 계수와 Support Vector Machine(SVM)을 이용한 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)에서도 96.5%의 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 운전시 돌발 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 가능성을 보였다.
지리정보체계(GIS)의 자료처리 설계는 분석절차와 더불어 효율적인 방법이 요구되는 과정이다. 본 연구는 3계층 기반의 객체지향기법을 적용한 도형 사용자 접속 환경의 원도우용 체계로서 조건에 따른 도로의 노선선정을 제시할 수 있도록 사용과 유지관리를 손쉽게 하였다. 자료계층은 지오미디어와 응용계층과의 상호 자료 교환, 추출 및 보존을 위한 클래스를 담당하였다. 응용계층에는 시ㆍ종점간의 노선선정에 필요한 제반조건을 고려하여 노선선정 알고리즘을 적용하였으며, 자료 운용, 도로조건, 영향권, 클로소이드 및 계층분석과정 등을 모듈식으로 추가하여 새로운 조건별에 따라 비교노선을 선정할 수 있도록 하였다. 사용자 계층에는 응용계층에 취득된 자료들을 표현할 수 있도록 하였다. 따라서 3계층 기반구조를 이용하여 GIS의 자료 처리의 설계구현에 그 효율성을 제시할 수 있었다.
차량 측위 기술은 차량의 정확한 위치 정보를 제공한다는 점에서 자율주행을 위한 핵심 기술 중 하나로 평가되고 있다. 이미지 기반의 측위 기술은 위치 정보를 효율적으로 제공할 수 있을 것으로 판단되어 다양한 관련 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존 특징점 또는 차선 정보를 이용한 이미지 기반 측위 방법론은 도로 및 운행 환경에 측위 정확도가 큰 영향을 받을 수 있다는 한계가 있다. 선분 매칭은 특징점에 비하여 텍스쳐 반복에 강건하고 주변 환경 전체에서 추출된 선분을 활용하기 때문에 기존 방법론의 단점을 해결할 수 있다. 하지만, 차량 운행환경을 대상으로 한 선분 매칭 방법론을 다루는 연구는 거의 진행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 정확한 차량 측위 지원을 위한 선분 매칭 프레임워크를 제안한다. 또한 도로 주행 환경에서의 알고리즘 성능 비교 분석을 통하여 최적 선분 매칭 알고리즘을 결정하였다. 최종적으로 제안된 프레임워크는 선분 추출, 병합, 중첩 영역 탐지 및 MSLD 기반 선분 매칭의 4단계로 구성되었다. 제안된 프레임워크는 차량의 속도, 운행 방식, 주변 환경에 상관없이 차량 측위에 충분한 수준의 선분 매칭을 안정적으로 수행하였다.
최근 3차원 공간정보에 대한 수요가 증가함에 따라 신속하고 정확한 데이터 구축의 중요성이 증대되어 왔다. 정밀한 3차원 데이터 구축이 가능한 LiDAR (Light Detection and Ranging) 데이터를 기준으로 UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 영상을 정합하기 위한 연구가 다수 수행되어 왔으나, MMS (Mobile Mapping System)로부터 취득된 LiDAR 점군데이터의 반사강도 영상을 활용한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 MMS로부터 취득된 LiDAR 점군데이터를 반사영상으로 변환한 데이터와 UAV 영상 데이터의 정합을 위해 9가지의 특징점 기반매칭 기법을 비교·분석하였다. 분석 결과 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 기법을 적용하였을 때 안정적으로 높은 매칭 정확도를 확보할 수 있었으며, 다양한 도로 환경에서도 충분한 정합점을 추출할 수 있었다. 정합 정확도 분석 결과 SIFT 알고리즘을 적용한 경우 중복도가 낮으며 동일한 패턴이 반복되는 경우를 제외하고는 약 10픽셀 수준으로 정확도를 확보할 수 있었으며, UAV 영상 촬영 당시 UAV 자세에 따른 왜곡이 포함되어 있음을 감안할 때 합리적인 결과라고 할 수 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 향후 LiDAR 점군데이터와 UAV 영상의 3차원 정합을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
This study presented politic proposals and diverse utilization-type in coastal areas by analyzing results of reviewed related-statements of marine environment during the one year period of 2007 by Marine Environmental Impact Assessment Center. Total of 358 cases were reviewed, which was a significant increase from 270 in 2006. Consultation on the utilization of sea areas (CUSA) accounted for the largest number of 165 (46.1%) and it was followed by 104 cases of environmental impact assessment (EIA) (29.0%) and 89 cases of prior environmental review (PER) (24.9%). As such, evaluation statements (EIA+PER) related to consultations of the Ministry of Environment accounted for approximately 54% of the entire cases reviewed. To analyze the overall results of reviewing marine-related evaluation statements, utilization and planning were conducted by 47.9%, 38.4% and 13.7% in the South Sea, West Sea and East Sea of Korea, respectively. In evaluation statements (EIA+PER), port construction, industrial complex construction, urban management plan and road construction took up most of the part by 40.9%, 20.2%, 10.4% and 7.3%, respectively. In terms of CUSA-statement, it was evaluated that consultations were mostly carried out on use and reclamation of public water surface in coastal areas and on sea aggregate extraction process in EEZ. The largest number of plans for coastal use were established for Jeollanam-do, followed by Gyeongsangnam-do, Chungcheongnam-do, Gyeongsangbuk-do and Gyeonggi-do. In particular, development plans were concentrated on Jeollanam-do and Gyeongsangnam-do with stable marine environment and outstanding view of the nature. In most cases, these regions are adjacent to the areas designated as a sea area for environmental management and fisheries resources protection zone. Therefore, conflicts exist between development and preservation. Also, rather than random development, more detailed marine environmental impact assessment, gathering of public opinions and politic harmony are essentially required. For efficient coastal management and environmentally sound and sustainable development, fulfilling consistent and transparent coastal policies as well as active and reliable decision making to center on coastal environment by management bodies will be important.
댐 방류는 장마 또는 가뭄 등을 원인으로 하천과 하천 주변 지역의 관리를 위해 시행되고 있다. 댐 방류는 하천에서 수용할 수 있는 저수량을 정확하게 파악하는 것이 전제되어야 한다. 따라서 하천의 허용 저수량 파악은 하천 주변 환경 관리에 중요한 요소라고 할 수 있다. 하지만 현재 하천의 허용 저수량 파악에 사용되고 있는 수위계측기, 영상을 이용한 방법들은 정확성, 효율성 등의 측면에서 한계점을 보인다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 드론으로 촬영한 영상을 기반으로 하천의 허용 저수량을 자동으로 계산하는 방법을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법은 크게 두 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 드론 영상을 이용하여 하천의 3차원 모델을 생성한다. 이 생성 과정은 대응점 추출, 영상 표정, 영상 정합 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 생성된 하천 3차원 모델과 대상지역의 도로 및 하천 레이어를 이용하여 하천 단면 분석을 통해 허용 저수량을 산정한다. 이 단계에서는 하천의 최대 수위를 결정하고 하천을 따라 단면 프로파일을 추출, 3D 모델을 사용하여 대상지역 전체에 대한 허용 유량을 산정한다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 북한강 일대의 데이터를 사용하였고, 결과적으로 허용 저수량을 자동으로 추출할 수 있었다. 제안한 방법은 하천과 그 주변지역의 실시간 관리 및 드론 영상을 활용한 3D 모델 활용에 큰 도움이 될 것이라 기대된다.
대구광역시의 도로, 학교, 지하역사, 주택 등을 대상으로 축적먼지를 채취하여 100 ${\mu}m$ 이하로 걸러서 산추출한 후 ICP로 14개 원소를 분석하였다. 미량원소성분 중 Ca, Fe, K, Mg, Mn, Na, V는 자연적인 발생원의 영향을 받고, Cd, Cr, Cu, Ni, Pb, Zn은 인위적인 발생원의 영향을 받고 있는 것으로 추정되었다. 미량원소성분의 농도는 자연적인 발생원 성분이 인위적인 발생원 성분보다 매우 높은 수준을 보였다. 특히 학교는 Ca과 Pb의 농도가 높았고, 지하역사는 Cu와 Zn의 농도가 높았다. 미량원소성분의 조성백분율은 실내인 지하역사 주택 학교가 실외인 도로보다 인위적인 발생원 성분을 많이 함유하였다. 또한 유해중금속성분의 오염도는 학교 주택 지하역사가 도로보다 높았고, 도시지역이 농촌지역보다 높은 전형적인 경향을 보였다. 미량원소성분간의 상관성은 흙먼지나 도로의 재비산먼지관련 성분간에 양호하였고, 폐기물소각이나 연료연소관련 성분간에도 양호하였다.
본 논문에서는 계층적 탐색기법을 이용한 동적 배경에서의 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동물체 추적 단계로 구성되었으며, 이전프레임에 비해 이동 거리가 큰 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고, 카메라의 흔들림과 추적물체의 3차원 운동으로 인한 형태 변화에도 전체 프레임에서 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동물체의 정확한 위치를 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 정합모델과 윤곽선 영상에 사이에 이동물체의 유사도 판정은 Partial Hausdorff 거리를 이용하여 평가하였다. 제안한 알고리즘의 타당성 검토를 위해 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 이동물체 검출 및 추적 실험을 한 결과 정합횟수는 평균 28.21회이고, 프레임 당 정합시간은 평균 53.21 ms로 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 추적위치와 실체위치를 비교하여 그 평균 자승오차를 계산한 결과 E=1.148임을 알 수 있었다. 차량의 크기, 색상 및 형태가 다른 경우 도로의 색과 차이가 있는 차량들은 98.66%의 추적 성능을 나타냈으며, 검정색 또는 적색 등과 같은 차량은 흑백 영상에서 도로의 색과 유사하여 배경의 영향을 많이 받으므로 95.33%이었고, 전체 평균은 97%로 우수한 추적 성능을 나타내었다.
도로를 통과하는 차량하중 및 통행량의 증가로 인해 발생하는 하중효과는 교량에 급격한 손상을 유발시키기 때문에 교량의 유지관리차원에서 심각한 문제로 대두되고 있다. 그중 신축이음부는 차량의 주행을 원활하게 해주면서 주형에 유해한 응력이나 부가 하중이 최소화되도록 해주는 것이 가장 중요한 부분이다. 그러나 신축이음부는 향시 차량이 지나감으로 신축량을 측정하기란 매우 어려운 실정이다. 따라서, 신축이음부를 영상을 이용하여 신축량을 추출하면 정량적이고, 정성적인 유지관리를 할 수 있음을 알 수 있었다. 영상을 이용하여 량신축이음부에 대한 3차원 좌표를 취득할 수 있었으며, A지역 32개소과 B지역 28개소에 있어서 검사점(Check Point)의 잔차에 대한 RMSE를 산정한 결과 A,B지역 모두 RMSE는 0.829mm~1.680mm의 매우 양호한 결과가 나타났다. 영상에 의해서 추출한 신축량과 실측값과 비교분석한 결과, A지역 RMSE는 0.64mm, B지역 RMSE는 0.28mm로 분석하였으며, A지역 평균잔차는 0.60%, B지역평균잔차는 0.27%로 나타났다. 또한, 향후 교량의 유지관리시 신축량을 측정은 영상을 이용하여 측정하므로서 과거에 비해 과학적이고, 효율적인 방법으로 판단된다.
위치 센서를 기반으로 하는 디지털 지도의 구축과 이로부터의 도로의 추출과 같은 생성물의 정확도는 센서의 위치 정확도에 좌우되며, 센서의 위치결정을 위하여 GPS, 토탈스테이션, 레이저거리계 등 다양한 거리측정시스템들이 사용되어 왔다. 일반적으로 거리측정시스템들은 주위 다양한 환경에 따라 신호단절 및 감퇴의 문제점과 낮은 시간해상도를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 관성 장치와 같은 자동 항법 장치를 이용하여 상호 보완 및 통합하여 IMU/Range 통합 시스템을 구성 할 수 있다. 본 논문에서는 항법 및 측지분야에서 성공적으로 사용되어 왔던 선형필터인 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)의 문제점을 지적하고, 비선형 변환과 선택된 시그마 포인트를 이용한 시그마 포인트 칼만 필터(sigma point Kalman filter, SPKF)와 비가우시안 가정과 샘플링 방식의 파티클 필터(Particle filter, PF) 등 두가지 비선형 필터를 구현하고, 시뮬레이션을 수행하여 그 결과를 확장 칼만 필터의 경우와 비교하였다. 시뮬레이션의 거리측정시스템으로 GPS와 토탈스테이션이 사용되었고 IMU의 경우, 정밀도 레벨에 따른 일반적인 3가지 센서(IMU400C, HG1700, LN100)가 선택되었다. 모든 IMU와 거리측정시스템에 대해서 샘플링 기반의 비선형 필터인 SPKF와 PF가 EKF에 비해 통계 결과에서 향상된 위치 결과를 보여 주었으며 특히 거리측정시스템의 갱신간격이 길어질수록(1초$\rightarrow$5초) 비선형 필터의 우수성이 나타났다. 따라서 저가형 위치센서의 경우, 비선형 필터를 적용하여 센서 위치의 정확도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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